Departamento de Física Teórica, Atómica y Óptica - Quantalab ...

procedentes de diferentes sensores situados en satélites muestran buenas correlaciones
entre si, pero estas relaciones no son unívocas (Steven et al., 2003).
Para analizar los datos espectrales vamos a utilizar una metodología híbrida
entre el uso de índices de vegetación y la inversión de modelos de transferencia
radiativa, a fin de aumentar la precisión de los resultados obtenidos mediante relaciones
empíricas y generalizando la metodología para diferentes cubiertas vegetales en las que
los modelos utilizados sean de aplicación. Así mismo se pretende sortear el hecho de
que la inversión de modelos de transferencia radiativa lleva asociado el llamado
problema mal propuesto (ill-posed problem), haciendo uso de la información que
podemos obtener de imágenes de sensores espectrales situados en satélites o en
plataformas aerotransportadas, por medio de una inversión múltiple de los datos de la
parcela.
La hipótesis principal de partida de nuestro trabajo, al igual que en el capítulo
anterior, es que la inversión simultánea de espectros de reflectancia de vegetación que
guardan ciertas relaciones entre sí, aporta suficiente información como para resolver el
problema de la inversión de modelos de transferencia radiativa. En esta ocasión las
relaciones que nos van a permitir desarrollar esta hipótesis se basan en la suposición de
que en una parcela de unas pocas hectáreas, las variaciones de la reflectancia se deben a
la variaciones del índice de área foliar. En concreto que para cada una de las parcelas
estudiadas, supondremos que el índice de área foliar está relacionado directamente con
el valor de un índice de vegetación estándar, en concreto el NDVI, y que esta relación es
de tipo exponencial tal como se describe en la Ecuación (4-17), a pesar de desconocer
los valores de las constantes que determinan la relación específica. Dado que
parámetros como el contenido de clorofila, la reflectancia del suelo o la distribución
angular de las hojas, también modifican los valores de NDVI, considerar esta relación
biunívoca entre LAI y NDVI implica que el resto de parámetros que describen la
cubierta vegetal se han de mantener constantes. Esto podrá considerarse cierto siempre
que las parcelas que se analicen sean suficientemente pequeñas.
7.1 Justificación de la selección del sensor.
Pretendemos buscar una relación entre en NDVI y el LAI para cada una de las
parcelas de estudio, y por ello será necesario partir de un rango de valores de NDVI lo
más grande posible. Tanto la necesidad de restringirnos a estudiar parcelas pequeñas
como la necesidad de trabajar con rangos de valores amplios, implica que se necesita
trabajar con imágenes con una alta resolución espacial. Por esta razón, de entre la
amplia gama de sensores situados en satélite disponible actualmente, se ha seleccionado
el sensor QuickBird II, por ser éste el sensor que proporciona la mayor resolución
espacial, con 2.4 m para los datos espectrales, y de 0.6 m para la banda pancromática.
La utilización de este sensor por lo tanto nos permite obtener un gran número de datos
por parcelas, que típicamente en la zona de estudio pueden tener una extensión del
orden de la hectárea. Otras plataformas tipo Landsat, con resoluciones espaciales de 30
m, nos proporcionarían solamente 9 píxeles dentro de una parcela de una hectárea,
mientras que con QuickBird II, con sus 2.4 m de resolución, obtendríamos en el mismo
caso más de 1700 píxeles. De esta manera, un sensor de estas características va a ser
capaz de dar cuenta de las diferentes inhomogeneidades que puedan aparecer dentro de
un cultivo, que con resoluciones espaciales menores quedarían enmascaradas, lo que
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